A Comparison of Patient-Reported Outcomes Following Consent for Genetic Testing Using an Oncologist- or Genetic Counselor-Mediated Model of Care
Notice bibliographique
Résumé
This study compares knowledge, experience and understanding of genetic testing, and psychological outcomes among breast and ovarian cancer patients undergoing multi-gene panel testing via genetic counselor-mediated (GMT) or oncologist-mediated (OMT) testing models. A pragmatic, prospective survey of breast and ovarian cancer patients pursuing genetic testing between January 2017 and August 2019 was conducted at the Princess Margaret Cancer Centre in Toronto, Canada. A total of 120 (80 GMT; 40 OMT) individuals completed a survey administered one week following consent to genetic testing. Compared to OMT, the GMT cohort had higher median knowledge (8 vs. 9; p = 0.025) and experience/understanding scores (8.5 vs. 10; p < 0.001) at the time of genetic testing. Significant differences were noted in the potential psychological concerns experienced, with individuals in the GMT cohort more likely to screen positive in the hereditary predisposition domain of the Psychosocial Aspects of Hereditary Cancer tool (55% vs. 27.5%; p = 0.005), and individuals in the OMT cohort more likely to screen positive in the general emotions domain (65.0% vs. 38.8%; p = 0.007). The results of this study suggest that OMT can be implemented to streamline genetic testing; however, post-test genetic counseling should remain available to all individuals undergoing genetic testing, to ensure any psychologic concerns are addressed and that individuals have a clear understanding of relevant implications and limitations of their test results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».